850053 VU Maschinelles Lernen

Wintersemester 2026/2027 | Stand: 22.06.2026 LV auf Merkliste setzen
Institut für Mechatronik Institut für Mechatronik
Dipl.-Ing. Elias Tappeiner Dipl.-Ing. Elias Tappeiner
Ao.Univ.-Prof. Dr. Martin Welk Ao.Univ.-Prof. Dr. Martin Welk
850053
VU Maschinelles Lernen
VU 3
5
wöch.
jährlich
Deutsch

Die Studierenden kennen Ziele und Grundbegriffe des Machine Learning sowie die maßgeblichen Klassen von Machine-Learning-Verfahren. Sie können ausgewählte Machine-Learning-Verfahren implementieren und anwenden.

Grundbegriffe und Systematik, bayessche Entscheidungstheorie, Expectation Maximization, Clustering, statistische Lernverfahren, Kernel-Methoden einschließlich Support-Vektor-Maschinen, Hidden-Markov-Modelle, Merkmalsextraktion (PCA, ICA, Manifold Learning), neuronale Gase, neuronale Netze und Ensembleverfahren

Vorlesung, praktische Übungen, theoretische Übungen

mündlich, Termin n.V.

nach Bekanntgabe im Kurs

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siehe Termine
Gruppe 0
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Datum Uhrzeit Ort
Mo 19.10.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 02.11.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 09.11.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 23.11.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 30.11.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 07.12.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 14.12.2026
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 11.01.2027
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 18.01.2027
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mo 25.01.2027
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT
Mi 03.02.2027
 15.00 - 18.15 UMIT UMIT